Lagerprognosering

Hva er lagerprognosering?

Lagerprognosering er prosessen med å forutsi fremtidige lagerbehov for en bedrift for å møte kundens etterspørsel uten å overfylle lageret eller gå tom. Det innebærer å analysere historiske salgstall, markedstrender og andre faktorer for å anslå hvor mye lager som trengs over en bestemt periode.

Ved å forutsi etterspørselen nøyaktig kan bedrifter:

• Optimalisere lagernivåene sine
• Redusere lagerkostnader
• Forbedre den totale operasjonelle effektiviteten

Lagerprognosering spiller en avgjørende rolle i forsyningskjeden. Det sørger for at produkter er tilgjengelige når kundene ønsker dem, noe som øker kundetilfredshet og lojalitet. Nøyaktig prognosering hjelper bedrifter med å balansere lagerkostnader mot servicenivå, og minimerer risikoen for utsolgte varer eller overflødig lager. Ved å forstå og forutsi etterspørselen kan bedrifter ta informerte beslutninger om innkjøp, produksjonsplanlegging og ressursallokering.

Hvordan brukes lagerprognosering?

Lagerprognosering brukes av bedrifter for å tilpasse lagernivåene til kundens etterspørsel, og sikre optimal varetilgjengelighet samtidig som kostnadene holdes under kontroll. Her er noen hovedområder:

Minimering av utsolgte varer

• Utsolgte varer oppstår når et produkt ikke er tilgjengelig for kundene, noe som fører til tapt salg og misfornøyde kunder.
• Lagerprognosering hjelper til med å forutsi fremtidig etterspørsel, slik at bedriften kan opprettholde tilstrekkelige lagernivåer.
• Ved å analysere salgstrender og mønstre kan bedrifter forutsi når produkter sannsynligvis går tom og proaktivt etterfylle lageret.

Redusere lagerkostnader

• Å ha for mye lager binder opp kapital og påfører lagringskostnader (lager, forsikring, foreldelse).
• Prognosering gjør det mulig å bestille riktig mengde til riktig tid, og reduserer unødvendige lagernivåer.
• Optimaliserte lagernivåer senker lagerkostnadene og forbedrer kontantstrømmen.

Redusere produktavfall

• Overflødig lager, spesielt for varer med utløpsdato, kan føre til avfall hvis produktene utløper før de blir solgt.
• Prognosering identifiserer saktegående varer og forutser fremtidig salg, slik at bedriften kan justere bestillingsmengdene.
• Å tilpasse lagernivået til faktisk etterspørsel minimerer avfall og øker lønnsomheten.

Nøkkelbegreper i lagerprognosering

Å forstå disse begrepene er viktig for effektiv lagerprognosering:

Ledetidsetterspørsel

• Ledetid: Perioden mellom bestilling og mottak av varer.
• Ledetidsetterspørsel: Mengden av et produkt som selges i løpet av ledetiden.

Formel:

ledetidsetterspørsel = gjennomsnittlig_ledetid * gjennomsnittlig_daglig_salg

Eksempel:
Hvis gjennomsnittlig ledetid er 5 dager og gjennomsnittlig daglig salg er 20 enheter:

ledetidsetterspørsel = 5 * 20  # Resultat: 100 enheter

Dette betyr at det forventes å selge 100 enheter i løpet av ledetiden.

Måling av salgstrender

• Analysere historiske salg for å oppdage mønstre (sesongvariasjoner, veksttrender).
• Justere prognoser basert på forventede endringer (f.eks. økning i feriesesonger).
• Verktøy: glidende gjennomsnitt, sammenligning år for år, statistiske modeller.

Bestillingspunkt

• Lagernivået hvor en ny bestilling bør legges inn.
• Tar hensyn til ledetidsetterspørsel og sikkerhetslager.

Formel:

bestillingspunkt = (gjennomsnittlig_daglig_salg * ledetid) + sikkerhetslager

Eksempel:
Ledetid: 5 dager, gjennomsnittlig daglig salg: 20 enheter, sikkerhetslager: 50 enheter

bestillingspunkt = (20 * 5) + 50  # Resultat: 150 enheter

Når lageret når 150 enheter, bør man bestille på nytt.

Sikkerhetslager

• Ekstra lager for å forhindre utsolgte varer ved usikkerheter.
• Fungerer som buffer mot svingninger.

Formel:

sikkerhetslager = (maks_daglig_salg * maks_ledetid) - (gj.snitt_daglig_salg * gj.snitt_ledetid)

Eksempel:
Maks daglig salg: 30 enheter, maks ledetid: 7 dager, gjennomsnittlig daglig salg: 20 enheter, gjennomsnittlig ledetid: 5 dager

sikkerhetslager = (30 * 7) - (20 * 5)  # Resultat: 110 enheter

Behold 110 enheter som sikkerhetslager for å dekke uventede topper eller forsinkelser.

Formler for lagerprognosering

Beregning av ledetidsetterspørsel

ledetidsetterspørsel = gjennomsnittlig_ledetid * gjennomsnittlig_daglig_salg

Nøyaktig ledetidsetterspørsel sikrer nok lager under påfylling.

Beregning av sikkerhetslager

sikkerhetslager = (maks_daglig_salg * maks_ledetid) - (gj.snitt_daglig_salg * gj.snitt_ledetid)

Tar høyde for variasjon i etterspørsel og levering.

Beregning av bestillingspunkt

bestillingspunkt = ledetidsetterspørsel + sikkerhetslager

Sikrer at bestillinger legges inn før lageret går under et trygt nivå.

Typer lagerprognosemetoder

Ulike tilnærminger inkluderer kvalitative og kvantitative teknikker:

Kvalitativ prognosering

• Basert på ekspertmeninger, markedsundersøkelser, subjektiv vurdering.
• Best når historiske data er begrenset eller for nye produkter.

Metoder:

• Markedsundersøkelser: Spørreundersøkelser, intervjuer, fokusgrupper.
• Delphi-metoden: Konsensus fra ekspertpaneler.

Kvantitativ prognosering

• Bruker matematiske modeller og historiske data.
• Antar at tidligere mønstre vil fortsette.

Metoder:

• Tidsserieanalyse: Undersøker datapunkter over tid for mønstre.
• Årsaksmodeller: Analyserer forholdet mellom etterspørsel og påvirkende faktorer.

Trendprognosering

• Identifiserer mønstre i salgstall over tid.
• Nyttig for å forutsi økninger, nedganger eller stabilitet i etterspørselen.
• Eksempel: En økende trend for økologiske produkter tyder på økt lagerbehov.

Grafisk prognosering

• Plasserer salgstall i diagrammer/grafer for å visualisere trender og mønstre.
• Eksempel: Linjediagrammer kan vise sesongtopper og -bunner.

Bruksområder og eksempler

Bruk av KI og automatisering i lagerprognosering

Framgangen innen KI og automatisering har forvandlet lagerprognosering:

Maskinlæringsalgoritmer

• Maskinlæringsmodeller analyserer store datasett, identifiserer komplekse mønstre og blir bedre over tid.
• Tar hensyn til flere variabler: historisk salg, markedstrender, kampanjer og eksterne faktorer (vær, økonomiske indikatorer).
• Kontinuerlig læring fra nye data forbedrer prognosenøyaktigheten.

KI-drevne lagersystemer

Fordeler inkluderer:

• Sanntidsovervåking av lager: Kontinuerlig sporing av varer.
• Automatisk bestilling: Utsteder innkjøpsordrer ved bestillingspunkt.
• Prediktiv analyse: Forutser etterspørsel gjennom omfattende dataanalyse.

Integrasjon med KI-automatisering og chatboter

• Chatboter for kundeinnsikt:
  Chatboter samhandler med kunder, samler preferanser og forutsier trender.

  def gather_customer_feedback(): # Chatbot-interaksjon for å samle kundepreferanser pass

• Automatisert leverandørkommunikasjon:
  Automatiserer bestillinger for å redusere manuelt arbeid og forsinkelser.

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # Kode for å generere og sende innkjøpsordre til leverandør pass

• Integrasjon av prediktiv analyse:
  Kombinere KI med analyse:

  • Identifiserer nye trender
  • Justerer prognoser i sanntid
  • Forbedrer beslutningsgrunnlag

Eksempel: KI i lagerprognosering

Et detaljhandelsselskap integrerer KI i lagerstyringen ved å analysere salgstall, trender i sosiale medier og økonomiske indikatorer.

• Salgsdata: Finner bestselgere og sesongtrender.
• Trender i sosiale medier: Overvåker hashtags/omtaler for å oppdage økt interesse.
• Økonomiske indikatorer: Justerer prognoser for endringer i forbruk.

KI-systemet automatiserer bestillinger og justerer bestillingspunktet dynamisk basert på markedsforhold.

Oppnådde fordeler:

• Forbedret prognosenøyaktighet (færre utsolgte varer og overskudd)
• Større respons på markedsendringer
• Kostnadsbesparelser (lavere lagerkostnader, færre tapte salg)

Ved å utnytte KI og automatisering optimaliserer selskapet lageret, tilpasser seg etterspørselen og får et konkurransefortrinn.

Forskning på lagerprognosering

Lagerprognosering er avgjørende i forsyningskjedeledelse, med mål om å forutsi behov samtidig som kostnader minimeres. Nyere forskning inkluderer:

1. Kombinering av sannsynlighetsprognoser for intermittent etterspørsel
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Tar for seg prognosering av intermittent etterspørsel, med vekt på sannsynlighetsmetoder for beslutninger under usikkerhet.
   • Foreslår å kombinere sannsynlighetsprognoser for å balansere nøyaktighet med lagerkontroll.
   • Kombinerte tilnærminger gir bedre resultater enn individuelle, men det finnes avveininger.

2. Verdibasert lagerstyring
   Grzegorz Michalski

   • Tilpasser lagerstyring med det finansielle målet om å maksimere virksomhetens verdi.
   • Presenterer en modifisert tilnærming som integrerer verdimaksimering.
   • Hjelper bedrifter å tilpasse lagerstrategien til overordnede økonomiske mål.

3. Et generisk rammeverk for beslutningsstøtte i detaljhandelens lagerstyring
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Foreslår et helhetlig rammeverk for beslutningstaking i detaljhandelens lagerstyring.
   • Tar for seg kompleksitet som følge av globalisering og e-handel.
   • Integrerer produktsegmentering og etterspørselsprognosering for å balansere ulike mål.

4. Egenskapsbaserte kombinasjoner av prognoser for intermittent etterspørsel: skjevhet, nøyaktighet og lagerkonsekvenser
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Fokuserer på kombinasjonsmetoder for prognoser ved intermittent etterspørsel i produksjonssystemer.
   • Foreslår et egenskapsbasert rammeverk for forbedret nøyaktighet og lagerpåvirkning.

For mer om lagerprognosering, KI-automatisering og beste praksis, utforsk flere ressurser fra FlowHunt.